Unifique los datos multimodales, la IA y la modelización computacional en el descubrimiento y el desarrollo científicos para poder tomar decisiones más rápidas e inteligentes y acelerar el tiempo de comercialización.
El ritmo de la innovación se acelera más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden responder, pero la velocidad sin precisión es un desperdicio. La presión aumenta con la creciente complejidad de los productos, el aumento de los volúmenes de datos y el creciente escrutinio del mercado. Las correcciones graduales de herramientas aisladas y los flujos de trabajo manuales de ensayo y error no seguirán el ritmo. El verdadero riesgo no son la competencia, sino un modelo operativo científico que frene el progreso y limite el impacto de la IA.
Las organizaciones que ganen serán las que combinen un conocimiento científico profundo con la infraestructura para actuar en consecuencia de forma más rápida, coherente y a gran escala. Eso significa establecer un entorno operativo científico inteligente y conectado con total trazabilidad desde el diseño hasta la decisión, en el que cada experimento se convierta en conocimiento reutilizable y la IA y la simulación trabajen juntas para llevar las innovaciones innovadoras al mercado más rápido.
El gasto en I+D está aumentando, pero la rentabilidad no sigue el ritmo. El gasto mundial en I+D en la industria farmacéutica creció un 80% entre 2016 y 2024, pero la infraestructura necesaria para convertir esa inversión en decisiones más rápidas no ha seguido el ritmo.
El 57% de los científicos cita los silos de datos como el mayor obstáculo para utilizar los datos de laboratorio de forma eficaz, lo que deja la información crítica atrapada y la IA no puede ofrecer resultados fiables.
Solo el 22% de los líderes de las ciencias de la vida han escalado con éxito la IA y solo el 9% informa de beneficios significativos, lo que pone de relieve la necesidad urgente de una base de datos científicos estructurados.
¿Cómo puede convertir los datos científicos desconectados en conocimiento reutilizable y preparado para la IA que acelere las decisiones e impulse el progreso del proceso?
Para acelerar la innovación, las organizaciones deben pasar de sistemas aislados a un entorno operativo científico conectado e inteligente, uno que permita el descubrimiento multimodal, impulsado por la IA y basado en la simulación con total trazabilidad desde el diseño hasta la decisión.
Un entorno conectado de descubrimiento y desarrollo científicos estructura el conocimiento científico en su origen, lo que permite que la IA y la simulación funcionen con datos reutilizables y de alta calidad que aumentan su valor con el tiempo.
Estructurar el conocimiento experimental en la fuente en biología, química y análisis. Elimine la transferencia manual, promueva la colaboración y prepare los datos para la IA, garantizando que cada experimento se convierta en un activo científico reutilizable.
Aproveche un gemelo digital en las primeras etapas del desarrollo. Simule las interacciones moleculares y prediga el comportamiento de la formulación para reducir la carga experimental, ampliar el espacio de diseño y reducir el riesgo de selección de candidatos para obtener mejores resultados por primera vez en humanos.
Aplique la IA a datos experimentales ricos en contexto para sacar a la luz los patrones antes, explicar los resultados y guiar los siguientes mejores experimentos. Conecte los datos empresariales a través de gráficos de conocimiento para que los equipos actúen basándose en una visión completa, no en fragmentos.
Unifique los flujos de trabajo experimentales, computacionales y analíticos en un entorno operativo conectado y rastreable. Ofrezca a los equipos interdisciplinarios vistas compartidas y en tiempo real de los datos y análisis multimodales para tomar decisiones seguras de ir o no ir.
Cierre la brecha entre el conocimiento científico y la producción comercial con un entorno operativo conectado e inteligente.
Unifique el contexto científico a lo largo del ciclo de vida de la I+D. Conecte los datos, los documentos y los resultados experimentales dentro de un marco multimodal único que preserve las relaciones entre las entidades, las muestras, los ensayos y los instrumentos.
Pasar de los datos sin procesar al significado científico. Aplique la IA a los datos experimentales, los resultados y el contexto de apoyo para sacar a la luz los patrones, explicar los resultados y generar información interpretable, acelerando la comprensión.
Permita una orquestación de laboratorio de extremo a extremo que coordine los instrumentos, los flujos de trabajo, el movimiento de datos y las decisiones en tiempo real, garantizando que los experimentos se ejecuten de forma coherente y que los flujos de trabajo científicos se escalen de forma fiable.
Reúna los datos experimentales, el análisis y el contexto científico en vistas intuitivas de un vistazo, lo que permitirá a los científicos y líderes tomar decisiones seguras de ir o no ir y priorizar en materia de descubrimiento y desarrollo.
Permita a los científicos crear y adaptar visualmente los flujos de trabajo en todas las modalidades con una automatización con poco código que conecte los instrumentos, el registro, la analítica y la IA.
Permita prácticas de datos JUSTAS capturando metadatos estandarizados, un contexto rico y un linaje completo en todos los sistemas, transformando los datos experimentales en activos confiables y procesables por máquinas que puedan reutilizarse para la analítica y la IA.